Toward a Model for Public Policy Analysis
Palabras clave:
eploratory data analysis, public policy analysis, design science research, indicators, higher educationResumen
This paper presents a model for public policy analysis. The model adapts common automated exploratory data analysis (autoEDA) techniques to the specific requirements of public policy, with a focus on indicators, policy planning, monitoring, and evaluation. The research followed a Design Science Research (DSR) approach, resulting in a solution implemented in R and tested with higher education data. The model consists of the following steps: acquisition and cleaning of data; assessment of data quality; exploratory data analysis guided by indicators; and reporting of results. Applying the model enabled reproducible exploratory analyses, translating raw data into indicators and segmentations that were relevant and actionable for decision makers as well as monitoring and evaluation practitioners. The findings suggest that current alternative solutions prove insufficient and require adaptation to the specific needs of decision-making and governance processes. Future research should include testing the model with data from other policy areas such as health, mobility, and other domains.
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